[發(fā)明專利]一種下肢動態(tài)動作模式識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011584446.5
• 申請日: 2020-12-28
• 公開（公告）號: CN112733631B
• 公開（公告）日: 2023-06-13
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王念峰;張新浩;張憲民;黃偉聰
• 申請（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué);廣東天物新材料科技有限公司
• 主分類號: G06V40/20
• 分類號: G06V40/20;G06V10/77
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 林梅繁

本發(fā)明為下肢動態(tài)動作模式識別算法，可有效地識別下肢的動態(tài)動作，擴展LDA算法應(yīng)用場景。包括步驟：采集行走、跑步、上樓梯和下樓梯四種動作模式過程中的歐拉角、角速度和加速度信號、足底壓力信號；以后腳跟著地的時間點后預(yù)設(shè)時間窗口作為特殊數(shù)據(jù)窗口，截取在特殊數(shù)據(jù)窗口內(nèi)所采集的信號數(shù)據(jù)；對特殊數(shù)據(jù)窗口中的信號數(shù)據(jù)進行特征提取，計算特征值并組成特征向量；對一半的特征向量訓(xùn)練，得到最優(yōu)降維矩陣和四種動作模式所對應(yīng)的標(biāo)簽向量；將另一半特征向量用于識別，將待識別的特征向量用最優(yōu)降維矩陣進行降維操作，通過降維后的再識別特征向量與四種動態(tài)動作模式所對應(yīng)的標(biāo)簽向量進行比較，確定識別的動作模式。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及模式識別領(lǐng)域，特別涉及一種基于特殊數(shù)據(jù)窗口的慣性測量單元信號的下肢動態(tài)動作模式識別方法，可用于下肢行走、跑步、上樓梯和下樓梯等動態(tài)動作模式的識別。

背景技術(shù)

在機器人等的模式識別中，下肢的動作模式與上肢的動作模式有比較大的差別，下肢主要的動作模式主要是動態(tài)的動作模式。下肢的行走、跑步、上樓梯和下樓梯等動作都屬于動態(tài)的動作模式。這些動作在根本上都可以看作一種行走步態(tài)的擴展。下肢的動態(tài)動作是一個動態(tài)的循環(huán)過程。在動作模式的進行過程中，固定在下肢的慣性測量單元的信號會發(fā)生比較大的周期性變化。

LDA算法是一種廣泛使用的模式識別算法。LDA算法需要對信號數(shù)據(jù)進行窗口分割，然后對窗口中的數(shù)據(jù)提取特征，最后使用特征向量進行訓(xùn)練和識別。這種算法的局限性在于一般只用來識別靜態(tài)的上肢動作模式，比如上肢的各種手勢。LDA算法的優(yōu)點是其計算過程比較簡單，能夠在很大程度上減輕模式識別計算系統(tǒng)的負擔(dān)。

慣性測量單元是在動作識別中廣泛使用的一種傳感器。慣性測量單元可以檢測到模塊的角速度和加速度。許多廠家產(chǎn)出的慣性測量單元里面包含了計算芯片，可以通過卡爾曼濾波算法等實時地計算模塊的歐拉角。歐拉角的坐標(biāo)系相對于地面靜止，在描述對象的位置時具有重要的作用。慣性測量單元體積較小，穿戴方便，廣泛應(yīng)用于下肢的動作識別。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)所存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提出一種下肢動態(tài)動作模式識別方法，通過特殊數(shù)據(jù)窗口截取的慣性測量單元的信號，可以有效地識別下肢的動態(tài)動作，擴展LDA算法的應(yīng)用場景。

本發(fā)明通過如下技術(shù)方案實現(xiàn)：一種下肢動態(tài)動作模式識別方法，包括如下步驟：

步驟S1、采集行走、跑步、上樓梯和下樓梯四種動態(tài)動作模式過程中的歐拉角、角速度和加速度信號；采集所述四種動態(tài)動作模式過程中的足底壓力信號；

步驟S2、確定出每個步態(tài)后腳跟著地的時間點，以后腳跟著地的時間點后預(yù)設(shè)時間窗口作為特殊數(shù)據(jù)窗口，截取每個步態(tài)中在特殊數(shù)據(jù)窗口內(nèi)所采集的信號數(shù)據(jù)；

步驟S3、對四種動態(tài)動作模式的特殊數(shù)據(jù)窗口中的信號數(shù)據(jù)進行特征提取，計算特殊數(shù)據(jù)窗口的絕對均值、均方根、方差、波長和威爾遜幅值五個特征值；將每一個特殊數(shù)據(jù)窗口計算的五個特征值組成特征向量；

步驟S4、對一半的特征向量進行訓(xùn)練，得到類內(nèi)散列矩陣和類間散列矩陣，再進一步得到最優(yōu)降維矩陣和四種動作模式所對應(yīng)的標(biāo)簽向量；

步驟S5、將另一半特征向量用于識別，將待識別的特征向量用最優(yōu)降維矩陣進行降維操作，通過降維后的再識別特征向量與四種動態(tài)動作模式所對應(yīng)的標(biāo)簽向量進行比較，確定其識別的動作模式。

在本發(fā)明中，下肢的行走、跑步、上樓梯和下樓梯被當(dāng)作動態(tài)的動作模式；基于足底壓力信息對步態(tài)中的特殊窗口進行截取，然后對特殊數(shù)據(jù)窗口中的慣性測量單元的角速度、加速度和歐拉角信號數(shù)據(jù)特征進行提取；利用LDA算法對特征向量進行訓(xùn)練和識別，從而識別出下肢的四種動態(tài)動作模式。相比于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的優(yōu)點在于：